基于卷积神经网络的指静脉描述子及其有效性研究

发布时间：2021-05-20 04:26

　　生物识别技术利用人体固有的生理或行为特征来进行个人身份的鉴定,已经广泛应用于金融、教育、医疗、社保等领域。这其中,指静脉识别技术通过红外线CCD摄像头获取手指的静脉分布图像,并提取指静脉相关特征用于身份认证,具有隐秘性、安全性和便捷性的优点。但是,在指静脉图像采集过程中,由于受到外界环境干扰,指静脉图像质量往往较低;另外,由于手指不固定,容易引起平移、旋转等姿势变化。在面对这些问题时,特别是手指姿势变化引起的相同手指之间的形态差异问题,传统的指静脉描述子提取方法通常难以获得鲁棒的描述子,识别效果较差。本文基于卷积神经网络来开展相关研究,首先提出了一种结合特征描述与编码的指静脉鲁棒描述子提取框架,接着从网络结构和损失函数两方面入手,探寻更有效的方法,最后通过实验表明,所提出的方法在SDUMLA,FV-USM和MMCBNU三个数据集上达到了最好的指静脉识别效果,具有一定的理论意义和实用价值。具体的研究工作如下:1、提出一种结合特征描述与编码的指静脉描述子提取框架（Describing and Encoding Framework,DAE）,主要包括预处理模块、基于CNN的局部描述子提取模块... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 传统的指静脉描述方法
        1.2.2 基于深度学习的指静脉描述方法
    1.3 论文主要研究内容和创新点
    1.4 论文的结构安排
第二章 基于卷积神经网络的指静脉描述子学习相关理论
    2.1 图像描述子概述
        2.1.1 图像局部描述子
        2.1.2 局部描述子编码方法
        2.1.3 图像局部描述子的应用
    2.2 基于卷积神经网络的图像描述方法
        2.2.1 深度学习基本原理
        2.2.2 卷积神经网络原理
        2.2.3 卷积神经网络在图像描述上的应用
    2.3 指静脉识别数据库与评价指标
        2.3.1 指静脉识别公开数据库
        2.3.2 生物识别技术评价指标
    2.4 本章小结
第三章 结合特征描述与编码的端到端指静脉描述子提取框架DAE
    3.1 DAE框架的结构
        3.1.1 预处理模块
        3.1.2 局部描述子提取模块
        3.1.3 局部描述子编码模块
    3.2 DAE框架的损失函数和训练策略
        3.2.1 损失函数
        3.2.2 样本挖掘方式
        3.2.3 DAE框架训练流程
    3.3 DAE框架的有效性验证
        3.3.1 实验配置和数据集划分
        3.3.2 指静脉1:1验证实验结果与分析
        3.3.3 描述子鲁棒性验证
    3.4 本章小结
第四章 基于DAE框架的轻量级指静脉描述子提取网络
    4.1 相关理论
    4.2 基于直连结构的网络设计
        4.2.1 设计思路
        4.2.2 网络结构
    4.3 基于特征复用与降维的网络结构设计
        4.3.1 设计思路
        4.3.2 网络结构
    4.4 网络结构的有效性验证
        4.4.1 实验配置和数据集划分
        4.4.2 指静脉1:1验证实验结果与分析
        4.4.3 指静脉1:N识别实验结果与分析
        4.4.4 特征复用方式的进一步探讨
    4.5 本章小结
第五章 用于训练指静脉描述子提取网络的损失函数设计
    5.1 相关理论
    5.2 损失函数设计思路
        5.2.1 Triplet Loss的不足
        5.2.2 对Triplet Loss的改进
    5.3 损失函数的有效性验证
        5.3.1 实验配置和数据集划分
        5.3.2 定性和定量分析
        5.3.3 指静脉1:1验证实验结果与分析
    5.4 本章小结
总结与展望
    论文工作总结
    后续工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：3197086